数学论文_神经网络优化算法与《最优化方法》课
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【摘 要】：文章目录 一、概述 二、课程教学改革的必要性 三、神经网络中的优化教学内容探索 (一)神经网络[2] (二)反向传播与梯度下降法[2] 结论 文章摘要:近年来,人工智能在学术界和工业界都取
文章目录
一、概述
二、课程教学改革的必要性
三、神经网络中的优化教学内容探索
(一)神经网络[2]
(二)反向传播与梯度下降法[2]
结论
文章摘要:近年来,人工智能在学术界和工业界都取得了极大的成功,这正是由于深度神经网络在最近十年内的飞速发展。神经网络模型的目标就是最优化,对一个复杂的问题中作出最优决策。几乎所有的神经网络模型都可以建模为一个优化问题。本文就求解神经网络模型过程中涉及的优化算法进行总结,并对《最优化方法》课程教学内容进行了探索。通过将神经网络模型及其优化算法与《最优化方法》课程教学融合,使学生熟悉并掌握其原理和优化求解方法,具备更强的核心竞争力。
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